• 基于赤藓糖醇的三元杂化纳米相变材料潜热储能强化用CFD驱动神经网络框架

  充热过程中热能的高效吸收对于推进实际能源系统中的潜热储存技术起着关键作用。本研究采用计算流体动力学（CFD）与神经网络耦合框架，数值研究了在差温加热三维立方腔体中添加三元杂化纳米颗粒的赤藓糖醇基相变材料（PCM）的熔化行为及传热特性。分析了纳米颗粒体积分数（1

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-09-12

• 群体运动最优控制中的结构保持学习与预测

  摘要

  来源：Mathematics

  时间：2026-09-12

• 基于 MRAC-神经网络的 ZMP 引导四旋翼飞行器着陆地面锚定

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-09-12

• 基于BP神经网络的跟网型逆变器自适应参数控制及频带协调调节

  可再生能源的大规模并网导致电网强度在较大范围内波动，使并网型（GFL）逆变器面临中高频谐振和次同步振荡（SSO）的风险。传统的固定参数设计无法同时兼顾稳定性和动态性能，因为锁相环（PLL）和电网电压前馈（GVF）在不同频段中起主导作用。因此，本文提出了一种基于误差反向传播神经

  来源：Electronics

  时间：2026-09-12

• 元学习驱动的边缘侧多退出点DNN拆分自适应控制

  摘要早退深度神经网络（DNNs）能够降低边缘推理延迟，但无线与计算资源的突发性波动可能使分割推理策略失去稳定性。本文提出了一种基于元学习的自适应控制框架，用于MobileViT中主干网络分割与早退路由的联合优化。该框架将多出口分割建模为约束马尔可夫决策过程（CMDP），并引入

  来源：IoT

  时间：2026-09-12

• 用于高光谱图像分类的基于跨几何特征交互的双空间知识蒸馏

  摘要

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-09-12

• 基于化学信息的机器学习方法预测自由基共聚合反应竞聚率

  预测单体竞聚率对于控制共聚物中单体序列分布及其性能至关重要。传统的竞聚率实验测定方法耗时且资源密集，而现有计算方法常在准确性或可扩展性方面存在不足。研究人员在此提出一种将无监督学习与人工神经网络相结合的方法，用于预测自由基共聚合中的竞聚率。通过对单体的物理化学

  来源：ACS Omega

  时间：2026-09-12

• 神经网络人工智能模型应对渔业科学中的基础性问题，包括预测与捕捞优化

  人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展为应对复杂的海洋资源管理挑战提供了新的机遇。在AI模型中，神经网络（Neural Networks, NNs）是一类强大的工具，能够从渔业数据中学习非局域性和滞后模式，并利用自动实现统计收

  来源：ICES Journal of Marine Science

  时间：2026-09-12

• 综述：基于沉浸式虚拟现实（IVR）与神经科学的黑手党型有组织犯罪态度与行为研究及改变方法

  黑手党型犯罪组织（MCOs）自19世纪起源于意大利南部以来已显著演变。"黑手党"一词最初指西西里犯罪集团，但现已扩展至全球范围的类似组织。MCOs区别于普通犯罪之处在于其结构化的等级体系以及渗透金融和政治领域的能力。它们保持深厚的地域联系，常在当地经济和政治事

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2026-09-12

• 迷走神经副神经节瘤切除术中的迷走神经纤维保留：一项包含患者报告结局的病例系列研究

  迷走神经副神经节瘤（vagal paraganglioma）是起源于迷走神经的罕见神经内分泌肿瘤。手术通常导致迷走神经麻痹，伴有声音和吞咽功能损害，有时需长期依赖胃造瘘。研究人员报告了一个在三级医疗中心对7例增大的、良性、非功能性迷走神经副神经节瘤患者进行切除

  来源：Journal of Surgical Case Reports

  时间：2026-09-12

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